Развитие и внедрение ИИ в России — на уровне стран-лидеров

71% крупных российских компаний уже используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции бизнеса. Об этом говорится в исследовании «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы», которое подготовили консалтинговая компания «Яков и Партнеры» и «Яндекс».

Исследование описывает состояние российского рынка искусственного интеллекта, оценивает экономический эффект от внедрения ИИ и выделяет ключевые тренды. В основе исследования лежат результаты опросов и глубинных интервью — в них приняли участие 150 технических директоров крупных российских компаний из 16 отраслей, 150 поставщиков ИИ-решений и свыше 3500 пользователей из числа жителей России, пишет CNews.

Внедрение искусственного интеллекта происходит неравномерно. В одних отраслях он уже стал ключевым фактором роста и повышения эффективности, в других все еще остается инструментом для точечного улучшения отдельных бизнес-процессов.

Активнее всего искусственный интеллект применяют компании из пяти отраслей: ИТ и технологии, телеком и медиа, электронная коммерция, банковское дело и страхование. В этих отраслях уже перешли от пилотных проектов к системному применению ИИ в бизнес-задачах.

Компании из передовых отраслей за последний год направили на развитие решений на базе ИИ от 13 до 17% годового ИТ-бюджета. В целом по рынку этот показатель ниже — порядка 11%. Больше всего бизнесы инвестируют в генеративный ИИ, и в 2026 г. планируют увеличить эту статью расходов на 25%.

Подавляющее большинство опрошенных технических директоров и вендоров — около 90% — полагают, что уровень развития и внедрения искусственного интеллекта в России выше среднего по миру или сопоставим с уровнем стран-лидеров. При этом уровень развития ИИ-решений оценивают более высоко, чем уровень их внедрения.

«Значительная доля российских компаний уже использует генеративный ИИ — это ключ к следующей двери — безопасным мультиагентным системам. В «Тессеракт» мы внедряем их на суверенной архитектуре: защищённая ОС, безопасные модели, локальные хранилища. Эффект — до 30% экономии на операционке и мгновенная масштабируемость решений без рисков для данных», — говорит Станислав Ежов, директор по ИИ «Группы Астра».